如何在 mlr3 中绘制二元分类器的校准图

Question

在mlr中有一个绘制校准图的函数：

## mlr approach
# train predict
library(mlr)
lrn = makeLearner("classif.rpart", predict.type = "prob")
mod = train(lrn, task = sonar.task)
pred = predict(mod, task = sonar.task)

# make calibration plot
cal = generateCalibrationData(pred)
plotCalibration(cal, smooth=TRUE)
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

现在我想知道如何使用 learner$train(task)$predict(task) 的输出在 mlr3 中绘制一个漂亮的校准图。 我在 mlr3 书中没有找到这个主题。 非常感谢任何提示。

## mlr3 approach
# train/predict
library(mlr3)

data("Sonar", package = "mlbench")
task = TaskClassif$new(id = "Sonar", Sonar, target = "Class", positive = "R")
learner = lrn("classif.rpart", predict_type = "prob")
pred = learner$train(task)$predict(task)

^{由 reprex package (v1.0.0)}

于 2021-03-26 创建

Answer 1

根据 jakob-r 的评论，此功能在 mlr3 中尚不可用。它可能会在 mlr3 后可用。